AWS Nova で保険金請求を再考 - インテリジェントなマルチエージェント自動化により、解決までの時間が 60% 短縮され、コストが 35% 削減されます
保険金請求処理は長年、旧来のワークフローと時代遅れのシステムに悩まされてきました。業界はデジタルトランスフォーメーションに多額の投資を行ってきましたが、多くの保険会社は依然として解決までの時間の長さ、運用コストの高さ、顧客満足度の低さといった課題に直面しています。請求処理には5～10日かかることも珍しくなく、運用コストは保険料収入の25～30%を占め、顧客体験は依然として大きな課題となっています。
保険金請求ワークフロー
このプロジェクトを開始した当初から、私たちは考え方を変える必要があると感じていました。既存のプロセスを単にデジタル化するのではなく、AWS Nova の高度な AI 機能をマルチエージェントアーキテクチャ内で活用することで、請求処理の仕組みを根本的に再構築したいと考えました。
結果は期待を上回るものでした。処理速度は60%向上し、コストは35%削減され、標準的な請求の90%が人手を介さずに処理されるようになりました。しかし、真の成功は数字だけではありません。長年この業界を悩ませてきた技術的な課題を、私たちがどのように解決したかにあります。この記事では、私たちのアプローチ、直面した課題、そして違いを生み出したアーキテクチャ上の決定について解説します。
問題：従来の請求処理における非効率性
当社の技術的ソリューションを詳しく説明する前に、従来の保険金請求処理を悩ませている具体的な課題を理解することが重要です。
解決までの時間の延長
多くの保険会社は、代理店、各部門、そして外部査定担当者間の手作業による引き継ぎを依然として頼りにしています。こうした逐次的なアプローチでは、請求処理サイクルに5～10営業日かかることが多く、顧客と社内チームの両方にとって煩わしい遅延が生じています。
不正検出の遅れと利益漏洩
不正行為のスクリーニングは通常、請求受付と初期検証後のプロセスの終盤で行われます。このタイムラグにより、疑わしい請求が未確認のまま処理され、検出の遅れや見逃しにより推定5～10%の利益漏洩が発生します。
顧客体験と満足度の低さ
紛失や破損を経験した顧客は、迅速で親身なサービスを期待しています。しかし、実際には、対応に時間がかかり、書類の要求が繰り返され、更新情報も一貫性がなく、ネット・プロモーター・スコア（NPS）の低下と顧客離れの増加につながっています。
手動監視によるコンプライアンスリスク
人間によるコンプライアンスチェックはエラーが発生しやすく、時間がかかります。文書の不整合、監査証跡の欠落、あるいは例外処理の不備は、保険会社に規制上の罰金や評判の低下をもたらす可能性があります。
ボリューム急増時の運用の柔軟性の欠如
保険会社は、季節性や災害による保険金請求の急増に対応するため、臨時職員を雇用することがよくあります。このような事後対応的なアプローチは、コストを増加させるだけでなく、研修やオンボーディングが不十分なため、サービス品質の一貫性に欠けるという問題も生じます。
リアルタイムの意思決定能力の欠如
インテリジェントな自動化がなければ、エージェントが情報を収集し、書類を検証し、ビジネスルールを手動で適用する間に意思決定が遅れてしまいます。このような事後対応的な姿勢では、保険会社は今日の顧客が期待する迅速な対応を提供できません。
ソリューションの概要: Nova 搭載のエージェント型インテリジェンス フレームワーク
Nova 搭載の Agentic Intelligence Framework を基盤とする当社のソリューションは、AWS Nova Sonic と Nova Pro を AVRIO プラットフォームに統合し、インテリジェントエージェントの連携ネットワークを構築します。このアーキテクチャにより、請求ライフサイクルのあらゆるステップを自律的かつモジュール形式で処理することが可能になります。
コアテクノロジーコンポーネント
ノヴァソニック
会話型の共感的な音声インターフェースを通じて、最初の損失通知 (FNOL) をキャプチャします。
ノヴァプロ
ドキュメント処理、ポリシー解釈、不正検出、評価のためのバックエンド分析を強化します。
AWS ストランド
スケーラブルなオーケストレーション、データ交換、エージェント通信を可能にします。
エージェントネットワークの概要
マスター オーケストレーション エージェント:専門エージェントを調整し、ワークフロー ルーティングを管理し、シームレスなエンドツーエンドの請求処理を保証します。
受付エージェント:提出された文書から構造化された情報を抽出し、顧客の入力から重要なインシデントの詳細を取得します。
ドキュメント処理エージェント:自動データ抽出と詳細な検証によりインテリジェントなドキュメント取り込みを実行し、必要なドキュメントと情報がすべて揃っていることを確認します。
検証エージェント:信頼性の低いシナリオに対して人間が介入してトリガーを実行し、ポリシーのステータスを確認し、請求の適格性を評価します。
不正検出エージェント:リアルタイムで異常を検出し、疑わしい請求にフラグを付けてさらに調査します。
評価エージェント: AI ベースの損害評価とサードパーティのサービス プロバイダーとの統合を使用して、自動請求評価を生成します。
コミュニケーション エージェント:顧客が好むチャネルを通じてプロアクティブな更新情報とパーソナライズされたエンゲージメントを提供します。
実装ウォークスルー
当社の自律型請求ソリューションは、AWS Nova SonicとNova Proを活用したマルチエージェントアーキテクチャを採用しており、AVRIOプラットフォームを通じてオーケストレーションされています。以下は、各エージェントがエンドツーエンドのプロセスにどのように貢献するかをフェーズごとにまとめたものです。
顧客の旅は、Nova Sonic 搭載のインテークエージェントから始まります。このエージェントは保険ポータルを通じて会話型インターフェースを提供します。
このエージェントは顧客のストレスレベルや請求の複雑さに応じてコミュニケーションスタイルを適応させる優れた感情知能を持ちます。
請求人は保険ポータルにアクセスし、Amazon Nova Sonic による音声チャットボットを使用することで請求を開始できます。システムは文脈と感情状態を理解し、共感的な対応でFNOLプロセスをガイドします。
Nova Sonic により動作するチャットボットが、請求人に必要書類（身分証明書、事故写真、レポートなど）のアップロードを案内します。
システムは請求の種類に基づき適切な書類を要求し、ファイル形式や完全性を自動で検証します。
アップロード時にはリアルタイムのフィードバックを提供し、デバイスに応じた最適なガイドを行います。
Flask API を EC2 上で実行するマスターエージェントは、Strands Agentic Framework を用いてワークフロー全体を統括します。
請求処理におけるすべての下流エージェントを調整し、適切な順序とデータフローを保証します。
エラー処理や人間による介入の必要性を判断し、請求プロセス全体の整合性を維持します。
インテークエージェントは、事故データやアップロードされたファイルの参照など、構造化された請求詳細を収集します。
Nova Pro の高度な自然言語処理により、非構造テキストからキーデータを抽出して構造化データに変換します。
印刷文書や手書き文書の両方を処理し、必要に応じて緊急ケースの優先順位付けや不明瞭な提出物のエスカレーションも行います。
アップロードされた書類を精査し、請求プロセスに必要なすべての書類が揃っているかを分析します。
請求種別に基づいたチェックリストと照合し、不足があれば顧客への通知と人による確認を促します。
品質チェックも徹底して行い、提出された書類が完全かつ有効であることを保証します。
保険契約の有効性を確認し、契約条件に基づいて請求が適格であるかを検証します。
保険範囲、保険料の支払い状況、有効日、除外事項などの包括的チェックを行います。
複数の補償や特約を含む複雑な契約にも対応し、控除額や補償限度額も自動計算します。
請求内容に潜在的な不正が含まれていないかを履歴パターンや異常検出を通じて検査します。
Nova Pro のパターン認識能力を活用し、請求履歴、事故パターン、行動指標を分析します。
継続的に更新される不正パターンデータベースにより、高度な不正スキームも検出可能です。
検証済みのデータと損傷情報を評価し、正確な支払い見積もりを生成します。
修理費用、部品価格、労働費などの外部サービスと連携し、適正な査定を行います。
減価償却、市場状況、地域ごとの修理費変動も考慮し、全損や残存価値も判断可能です。
構成されたビジネスルールやリスクしきい値に基づいて承認を行い、必要に応じて人間の査定者にエスカレーションします。
判断理由を記録し、コンプライアンス対応のための監査ログを保持します。
請求額や複雑さに応じた承認レベルを管理します。
請求人および関係者に対して、メールやメッセージで進捗や最終決定を通知します。
Nova Sonic を用いてパーソナライズされたメッセージを生成し、適切なトーンで明確な次のステップを提示します。
部分承認、追加情報要求、交渉などの複雑なケースにも対応します。
成功の鍵となる要素
シームレスな統合
このシステムは、全面的な交換を必要とせずに既存のインフラストラクチャと統合されるため、実装のリスクとコストが最小限に抑えられます。
組み込みコンプライアンス
重要な意思決定ポイントにおける人間による監視メカニズムにより、自動化の利点を維持しながら規制遵守を確保します。
自律型インテリジェンス
AI エージェントは独立して動作し、継続的に学習するため、パフォーマンスが継続的に向上します。
人間のようなインタラクション
Nova Sonic は、自然で共感的な没入型の顧客体験を実現します。
影響の定量化：スピード、節約、満足度
Novaを搭載した当社のエージェント型AIソリューションは、当初の予測を上回る革新的な運用成果をもたらします。拡張性の高いモジュール型アーキテクチャにより、請求サイクルタイムを最大60%、運用コストを35%削減し、標準的な請求処理の90%をSTP（ストレート・スルー・プロセッシング）で処理できます。この優れた運用成果は、高度な不正検知とスケーラブルなAIキャパシティによる季節的な人員配置コストの削減により、利益漏洩を最大20%削減し、財務業績の向上に直接つながります。このシステムは既存のワークフローとシームレスに統合されるため、コンプライアンスレポートの自動化と、あらゆる顧客接点における一貫したサービス品質を実現します。
カスタマーエクスペリエンス革命も同様に目覚ましい成果をもたらす可能性があります。Nova Sonicの感情知能（EQ）機能を活用した、一貫性のある共感的なインタラクションによって、満足度スコアが30%向上する可能性があります。お客様は、請求の開始とステータス更新のための24時間365日対応、請求ライフサイクル全体にわたるリアルタイムのプロアクティブなコミュニケーション、そしてインテリジェントで状況に応じた会話によるストレスの大幅な軽減といったメリットを享受できます。業務効率とカスタマーエクスペリエンスの向上を組み合わせることで、請求処理の迅速化によるキャッシュフローの改善と、予測分析によるリスク管理機能の強化を実現し、真に迅速でエラーのない、常時利用可能な請求エクスペリエンスを実現します。
結論
Novaを搭載した当社のエージェント型AIソリューションは、保険金請求処理のあり方に根本的な変革をもたらします。Nova Sonicの共感能力とNova Proの分析力を組み合わせることで、請求処理の迅速化と精度向上に加え、優れた顧客体験を提供するシステムを実現しました。
この導入の成功は、エージェントAIが単なる技術革新ではなく、ビジネス変革を実現する力であることを示しています。今すぐこのテクノロジーを導入する組織は、業務効率、顧客満足度、そしてリスク管理において、大きな競争優位性を獲得できるでしょう。
モジュール型アーキテクチャにより、当社のソリューションは様々な保険商品やビジネスモデルに適応でき、あらゆる規模の組織に適しています。これらの機能の改良と拡張を継続することで、保険バリューチェーン全体を変革する可能性に期待しています。
エージェントAIロードマップの今後の展望
AWS Nova 上に構築された Agentic AI を活用した保険金請求調整ソリューションの成功は、大きな飛躍を意味しますが、これはまだ始まりに過ぎません。保険会社にとって真の価値は、パイロット段階から、拡張性、コンプライアンス、そして変革をもたらす企業全体への導入へと移行することにあります。
私たちのロードマップは、3 つの主要なフェーズに重点を置いています。各フェーズは、クライアントが Agentic AI を責任を持って効果的に導入、拡張、運用できるように設計されています。
この拡張を導くために、段階的なロードマップを定義しました。
フェーズ1：コアユースケースの運用化（2025年第2四半期～第3四半期）
測定可能な ROI を備えた影響力の大きいワークフローに AI を組み込みます。
クレームのパイロットから実稼働への移行
エージェントをコアシステム（CRM、ポリシー管理）と統合する
監視、監査、ガバナンスを確立する
ユーザーをトレーニングし、変更管理を組み込む
サイクルタイム、不正検出、CSAT にわたる KPI を追跡します
フェーズ2：再利用と内部スケールの実現（2025年第3四半期～第4四半期）
隣接する機能にわたってエージェント機能を拡張します。
引受、ポリシーサービス、顧客サポートにエージェントを配置する
再利用性のためのモジュール式エージェントインターフェースを開発する
エージェント検出のための内部レジストリを導入する
コンプライアンスとセキュリティポリシーを標準化する
マルチモーダルエージェントインターフェースへの拡張
フェーズ3：エージェント型マーケットプレイスの構築（2026年）
インテリジェント エージェントの管理されたセルフサービス エコシステムを育成します。
構造化された役割ベースの Agentic Marketplace を立ち上げる
ビジネス機能別に再利用可能なエージェントをキュレートする
オンデマンドのエージェントのプロビジョニングとオーケストレーションを有効にする
AWS Bedrock エージェントおよび Lambda との統合
A/Bテストと迅速なイノベーションサイクルをサポート
フェーズ4：AVRIOですべてをパワーアップ（2026年以降）
エージェント AI のエンタープライズ基盤として Trianz AVRIO を確立します。
AVRIO を使用してエージェント エコシステムをホスト、管理、拡張します
ライフサイクル管理とバージョン管理を有効にする
継続的なエージェント最適化にフェデレーションラーニングを適用する
パートナーやエコシステムプレーヤーへのアクセスを拡大
AVRIOをインテリジェントオペレーションの戦略的プラットフォームとして位置付ける
これらの取り組みにより、エージェント AI は、インテリジェントで応答性に優れ、顧客のニーズと規制の要求の両方に深く適合した将来の運用モデルとしてさらに位置付けられることになります。
著者
